【摘 要】
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针对背景场景重复显现问题,提出了一种基于历史背景的混合高斯模型（History Background-based GMM,HBGMM）.相较于传统的混合高斯模型,该模型对历史背景模型进行标记,并通过判决
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,思杰系统信息技术（北京）有限公司南京分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471272);江苏省自然科学基金资助项目(BK2011345)~~
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针对背景场景重复显现问题,提出了一种基于历史背景的混合高斯模型（History Background-based GMM,HBGMM）.相较于传统的混合高斯模型,该模型对历史背景模型进行标记,并通过判决匹配次数快速调整历史背景模型的学习率.同时对模型权重低于阈值下限历史模型和非历史模型进行区别处理,用该方法更新模型权重从而降低误检率,使历史模型尽量避免误删除.实验结果表明,本文提出的基于历史背景的混合高斯背景模型能够实现记忆背景的功能,从而更快地适应场景的变化,减少前景误判.
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